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J-GLOBAL ID：201802217646592727   整理番号：18A1028096

GPUのためのプリエンptionを意識したカーネルスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Preemption-Aware Kernel Scheduling for GPUs

著者 (4件)： Jin Sihuizi ,  Wang Zhenning ,  Chen Quan ,  Guo Minyi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISPA/IUCC  ページ： 525-532  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPUsは,Graph処理,Intelligent Personal Assistant(IPA),Deep学習などの新しいサービスを加速するために,現代のデータセンタで広く使われてきた。しかしながら,現在のGPUは共有のために非常に限られたサポートを持っている。それらはデータセンタにおいて時間多重化された方法で共有され,低スループットをもたらす。GPUカーネルスケジューリングに関する以前の研究は,公平性に対する目標をスケジューリングするか,あるいは,動的に到着するカーネルを扱うことができないGPUを静的に共有するだけである。最近の研究は,動的共有を可能にするGPUのためのハードウェア先取り機構を提案した。このメカニズムを利用して,GPUのためのプリエンプションアウェアカーネルスケジューリング戦略を提案した。この戦略は,相補的なカーネルを一緒に実行することによりスループットを改善する。さらに,著者らの戦略は,新しいカーネルが到着するときの解析モデルによるプリエンプションの性能利益とオーバーヘッドを重みづけることによって,実行カーネルを先取りするかどうかを決定する。評価結果は,著者らの戦略が逐次実行の上で20.1%,FCFS戦略上で11.5%までスループットを改善することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 公平性 ,  *スケジューリング ,  ハードウェア ,  スループット ,  データセンタ ,  学習 ,  解析モデル ,  多重化
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  プリエンプション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  意識 ,  カーネル ,  スケジューリング